神经能量编码的计算理论及其在智力探索中的应用
本文关键词：神经能量编码的计算理论及其在智力探索中的应用 出处：《华东理工大学》2017年博士论文 论文类型：学位论文
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【摘要】：神经系统对外部信息的表达即神经编码是认知神经科学最重要的基本问题之一,而神经元的电活动是神经编码问题的基础。传统的编码理论从动作电位、发放率等角度出发来描述神经元的电活动,这类研究如今都遇到了各自的瓶颈。而能量编码的方法从神经元活动的能量特征出发来研究神经编码问题,体现出了全局性和经济性等优势。本研究正是对神经能量编码理论进行计算层面的分析,并将其应用于空间定位和导航中。本文首先探讨能量编码的理论基础,即神经元的能量特征,以Hodgkin-Huxley模型为基础,采用离子计数法和功率积分法分别计算了神经元在发放和阈下活动时的能量消耗,并且比较了这两种状态下各个离子通道的能量消耗特征,发现了在两种不同的状态下,离子通道的功率同步性以及能量利用率都有明显的差异,尤其是能量利用率,在阈下活动时逼近甚至超过100%,呈现出了一种提前透支能量的特征。这些都说明发放状态和阈下活动在能量层面具有本质区别,而能量消耗可以很好地刻画神经元的活动状态,这表明了能量编码方法的有效性及合理性。同时,在引入合理的突触能耗模型后,本研究可以很好地扩充到神经网络的群体能耗计算,并且可以在一定程度上将功能性核磁共振(fMRI)和局部场电位(LFP)的数据整合起来,在网络动态活动的能量供需关系和认知行为的编码之间建立一个桥梁。在这些计算结果的基础之上,我们进一步探讨了能量编码方法在认知地图构建和智力探索上的应用。认知地图是大脑用来表达空间环境和解决空间问题的一种方式。在经典的认知地图模型中,系统需要大量物理探索来学习空间环境,从而解决寻路问题,这个过程会耗费大量时间和能量。虽然Hopfield智力探索模型弥补了这个缺陷,但是该模型并没有关注路径的高效性。并且这个模型主要来自于人工神经网络,缺乏明确的生理学意义。本文的计算模型在智力探索概念的基础上,运用神经能量编码的理论来解决路径搜索问题:该模型通过位置细胞集群的发放功率构建一种能量场,并计算能量场的梯度,进而用梯度向量来研究智力探索问题。研究结果表明这种新的智力探索模型不仅可以更高效地找到优化路径,而且呈现了具有生物物理学意义的学习过程。这种新思路验证了位置细胞和突触对空间记忆的重要性以及能量编码的有效性,有助于我们进一步了解空间记忆的神经动力学机制。在二维平面上建立了智力探索模型之后,我们进一步研究了大脑对三维空间的表达。位置细胞如何学习和定位三维空间,这在理论和实验上都一片空白,本研究从能量的角度出发,建立了一个三维空间的位置细胞集群网络模型,用能量定义了位置细胞的位置野、位置野中心,并分析了该模型的定位功能和能耗特性。从计算结果来看,我们提出的这个模型很好地模拟了位置细胞的特点,每个位置细胞具有各自的空间选择性,并且整个系统能够将定位误差限制在一定的范围内。这个模型既是低维空间位置细胞模型在三维空间的推广,也是发放率模型在能量层面的推广,同时也是能量编码的思想用来建立功能性神经网络系统的一次尝试。研究揭示了大脑在编码三维空间位置信息时的能量经济性原则,这项工作能够为完整构建大脑在实际三维空间的认知模型打下基础,进而反映出大脑是怎样在能量经济性原则的指导下进行定位、导航和路径规划的,将为我们对神奇大脑的认识揭开新的篇章。
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R338;TP183
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，本文编号：1333913
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